[发明专利]基于视觉注意的显著区域检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于视觉注意的显著区域检测方法，其特征在于，包括：

对输入场景进行超像素分割得到多个超像素；

利用群体智能优化算法进行显著性评估，选取并计算所述超像素的显著度，并根据所述显著度进行超像素分类；

根据分类结果选择新的超像素进行显著性评估，迭代多次直至达到终止条件，生成所述输入场景的显著图；

计算所述超像素的显著度具体包括：

以所述输入场景的中心为圆心以第一预设距离为半径的选择范围内，选择第一预设数量的超像素作为待评估超像素；

结合衰减系数和所述待评估超像素的特征向量，计算得到所述待评估超像素的空间显著度；

根据焦点偏差和所述空间显著度，计算得到所述待评估超像素的显著度；

对所述待评估超像素根据所述显著度进行排序，根据第二预设概率将所述待评估超像素分类成第一类超像素和第二类超像素；

根据分类结果选择新的超像素具体包括：一次选择和/或二次选择；

所述一次选择为：

根据第一预设规则从所述第一类超像素或所述第二类超像素中选取新的超像素；

所述二次选择为：

根据第二预设规则判断利用一个超像素或多个超像素；

如果选择一个超像素，则所述超像素作为中心超像素，以所述中心超像素为圆心，以第二预设距离为半径，选取新的超像素；

如果选择多个超像素，则在多个所述超像素的中心连线范围内选取一个超像素作为中心超像素，以所述中心超像素为圆心，以第三预设距离为半径，选取新的超像素。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉注意的显著区域检测方法，其特征在于，还包括对所述显著图进行填补盲区，具体包括：

获取与未进行显著性评估超像素相邻的已进行显著性评估超像素的显著度；

对所述显著度进行平均的值作为所述未进行显著性评估超像素的显著度。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉注意的显著区域检测方法，其特征在于，还包括对所述显著图进行归一化。

4.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于视觉注意的显著区域检测方法，其特征在于，所述群体智能优化算法包括以下任意一种：头脑风暴优化算法、粒子群优化方法、蚁群算法；

进行超像素分割之前还包括：初始化超像素提取参数和所述群体智能优化算法的参数。

5.一种基于视觉注意的显著区域检测装置，其特征在于，包括：

超像素分割模块：用于对输入场景进行超像素分割得到多个超像素；

显著性评估模块：用于利用群体智能优化算法进行显著性评估，选取并计算所述超像素的显著度，并根据所述显著度进行超像素分类；

生成显著图模块：用于根据分类结果选择新的超像素进行显著性评估，迭代多次直至达到终止条件，生成所述输入场景的显著图；

计算所述超像素的显著度具体包括：

以所述输入场景的中心为圆心以第一预设距离为半径的选择范围内，选择第一预设数量的超像素作为待评估超像素；

结合衰减系数和所述待评估超像素的特征向量，计算得到所述待评估超像素的空间显著度；

根据焦点偏差和所述空间显著度，计算得到所述待评估超像素的显著度；

对所述待评估超像素根据所述显著度进行排序，根据第二预设概率将所述待评估超像素分类成第一类超像素和第二类超像素；

根据分类结果选择新的超像素具体包括：一次选择和/或二次选择；

所述一次选择为：

根据第一预设规则从所述第一类超像素或所述第二类超像素中选取新的超像素；

所述二次选择为：

根据第二预设规则判断利用一个超像素或多个超像素；

如果选择一个超像素，则所述超像素作为中心超像素，以所述中心超像素为圆心，以第二预设距离为半径，选取新的超像素；

如果选择多个超像素，则在多个所述超像素的中心连线范围内选取一个超像素作为中心超像素，以所述中心超像素为圆心，以第三预设距离为半径，选取新的超像素。